Ciao, sono Luis e sono un Data Analyst Freelance

Il mio percorso nell’Analisi dei Dati come Freelance

Fin da quando ho iniziato la mia carriera, ho sempre creduto nell’importanza della formazione continua e della condivisione delle conoscenze.

Questo mi ha portato a intraprendere un percorso nel mondo della data analysis, con l’obiettivo di diventare un esperto in questo settore e aiutare le aziende a prendere decisioni informate basate sui dati.

Ho seguito un corso intensivo con Boolean, che mi ha fornito una solida base nelle competenze di data analyst partendo già da una buona base di data engineering.

Durante il corso, ho appreso come raccogliere, pulire e analizzare i dati, oltre a sviluppare competenze avanzate nell’uso di strumenti come SQL, Python, Google Cloud e Tableau.

Skill apprese nel mio percorso Data Driven

Le mie Skill con l’Analisi dei Dati

Ecco alcune delle principali competenze che ho acquisito durante il mio percorso formativo:

Data Analysis: Ho imparato a raccogliere, pulire e preparare i dati per l’analisi, utilizzando tecniche avanzate per estrarre insight significativi.
Data Visualization: Sono in grado di creare visualizzazioni efficaci e dashboard interattive che aiutano a comunicare i risultati dell’analisi in modo chiaro e comprensibile.
Data Engineering: Ho acquisito competenze nella gestione dei big data e nella costruzione di data warehouse, garantendo che i dati siano accessibili e utilizzabili per l’analisi.
Tracking e monitoraggio: Google Tag Manager e Google Analytics 4 sono strumenti utili per tracciare cosa accade all’interno del tuo sito web, è importante tenere traccia di questi dati
SEO e Web Design: La mia esperienza nel web design e nella SEO mi consente di integrare l’analisi dei dati con la presentazione visiva e l’ottimizzazione dei contenuti web.

Esempio raccolta dati data analyst e data driven

Obiettivi Futuri: Data Scientist

Il mio obiettivo è diventare un data Scientist freelance avendo una panoramica completa del Data Driven, aiutando le aziende a sfruttare il potere dei dati per migliorare le loro decisioni strategiche e operative.

Credo fermamente che un approccio data-driven possa trasformare radicalmente il modo in cui le aziende operano, portando a una maggiore efficienza, riduzione dei costi e miglioramento dell’esperienza del cliente.

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FAQ

Cos’è l’approccio data-driven e perché è importante per la mia azienda?

L’approccio data-driven consiste nel prendere decisioni basate su dati concreti piuttosto che su intuizioni o esperienze passate. Questo metodo aiuta a ridurre l’incertezza, aumentare l’efficienza e migliorare la precisione delle previsioni, portando a una gestione aziendale più informata e strategica. Per la tua azienda, questo può significare migliori risultati operativi, maggiore soddisfazione del cliente e una competitività aumentata.

Quali sono i principali strumenti che dovrei utilizzare per iniziare con la data analysis?

Alcuni dei principali strumenti di data analysis includono:

Excel o Google Sheet: Ottimo per l’analisi di base e la gestione di piccoli dataset.
Looker Studio ex Google Data Studio: Ideale per creare dashboard interattive e visualizzare i dati.
Tableau: Uno degli strumenti di visualizzazione dei dati più potenti e versatili. Questi strumenti ti aiuteranno a raccogliere, pulire, analizzare e visualizzare i dati in modo efficace.

Come posso raccogliere i dati necessari per l’analisi?

I dati possono essere raccolti da diverse fonti, tra cui:

Transazioni Aziendali: Vendite, acquisti, e-commerce.
Interazioni con i Clienti: Feedback, sondaggi, attività sui social media.
Operazioni Interne: Dati di produzione, logistica, risorse umane. Utilizzare strumenti di CRM, piattaforme di e-commerce, e sistemi ERP può facilitare la raccolta e l’integrazione dei dati.

Come posso garantire che i miei dati siano accurati e utilizzabili per l’analisi?

La pulizia e la preparazione dei dati sono fasi cruciali nel processo di data analysis. Ecco alcuni passaggi per garantire l’accuratezza dei tuoi dati:

Rimuovere Duplicati: Elimina i dati ripetuti che possono distorcere i risultati.
Correggere Errori: Controlla i dati per errori e incongruenze e correggili.
Trattare i Dati Mancanti: Gestisci i valori mancanti sostituendoli o escludendoli dall’analisi, a seconda del contesto.
Standardizzare i Formati: Assicurati che i dati siano in formati coerenti per facilitare l’analisi.

Quali sono gli ambiti aziendali in cui l’approccio data-driven può essere applicato?

L’approccio data-driven può essere applicato in vari ambiti aziendali, tra cui:

Marketing: Migliorare le campagne di marketing e segmentare il pubblico per offerte personalizzate.
Vendite: Ottimizzare il processo di vendita, prevedere le tendenze di acquisto e migliorare le previsioni di vendita.
Risorse Umane: Migliorare il reclutamento, la formazione e la gestione delle prestazioni dei dipendenti.
Finanza: Analizzare i rischi, rilevare frodi e ottimizzare le decisioni di investimento.
Sanità: Personalizzare i trattamenti, migliorare i risultati clinici e ottimizzare la gestione dei costi operativi. Applicare un approccio data-driven in questi ambiti può portare a una gestione più efficiente e a risultati migliori.

Se hai altre domande o desideri ulteriori chiarimenti, non esitare a contattarmi.

Sono qui per aiutarti a sfruttare al meglio il potenziale dei tuoi dati!